图计算有人了解吗？有哪些相关研究机构？

传统图计算工具大致分为以下类型图数据库：ArangoDB、Amazon Neptune、Neo4j、Orient DB、Dgraph、FlockDB图分析平台：TigerGraph、BigGraph图计算引擎：GraphX、Giraph在传统的图计算场景中，经常遇到以下问题· 图计算问题十分复杂，计算模式多样，解决方案碎片化。· 图计算学习难度强，成本大，门槛高。· 图的规模和数据量大，计算复杂，效率低。基于以上问题，阿里巴巴达摩院研发出GraphScope（一站式图计算平台）。针对实际生产中图计算的挑战，提供一站式解决方案。当前其代码已在Github开源。开发者可访问Github/alibaba/GraphScope使用

我们无法轻易的停止一个挂载了本地文件系统的 Docker 容器并在另一台机器上重启它。然而，出于性能的考量，分布式数据库和其他有状态的服务通常又需要使用本地存储，甚至是 SSD 盘。所以数据中心 *** 作系统需要考虑为应用提供保留并访问本地存储的方式；确保某些任务重启后被重新调度到同一个节点，进而重新使用它的本地存储。

Mesos 0.23 的 persistence primitives 特性解决了上述这些挑战。本文中，我们首先解释下 Mesos 的 per

基本上有两种策略：

可以序列化复杂对象并将其存储为字符串。我们建议使用json或msgpack作为序列化格式。这很容易从大多数客户端语言进行 *** 作。如果需要服务器端访问，则服务器端的Lua脚本可以轻松地对此类对象进行编码/解码，因为Redis是使用针对Lua的msgpack和json支持进行编译的。

可以将对象拆分为不同的键。除了存储user：id和该ID的复杂数据结构之外，还可以存储几个键，如user：id，user：id：address_list，user：id：document_lists等…如果需要原子性，则对MULTI / EXEC块可用于保证数据一致性并汇总往返次数。

Redis不是面向文档的数据库。如果确实有很多复杂的文档，那么MongoDB，ArangoDB，CouchDB，Couchbase等解决方案可能会更好地提供服务

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